| Bevezetés | 1 |
| A sokváltozós statisztikai adatelemzés helye a módszertanban és az alkalmazásokban | 5 |
| A módszerek klasszifikációja | 9 |
| Az adatmátrix szerinti klasszifikáció | 21 |
| Főkomponens-elemzés | 25 |
| A módszer leírása | 25 |
| Faktoranalízis | 32 |
| A matematikai modell és feltételei | 32 |
| Geometriai interpretáció | 37 |
| A kommunalitások becslése | 38 |
| A faktoranalízis módszerei | 40 |
| Centroidmódszer | 40 |
| Főfaktorok módszere | 43 |
| A faktorsúlyok maximum-likelihodd becslése | 49 |
| A faktorok számának felső korlátja | 51 |
| A faktorok rotációja | 52 |
| Grafikus transzformáció | 54 |
| Varimax transzformáció | 56 |
| A faktorok előállítása | 57 |
| Megbízhatósági és illeszkedési vizsgálatok | 60 |
| A faktorterek ekvivalenciakritériumai | 70 |
| Magasabb rendű faktorok | 79 |
| Kanonikus korrelációelemzés | 97 |
| A módszer leírása | 99 |
| Példa a kanonikus korrelációelemzésre | 120 |
| Kanonikus faktoranalízis | 120 |
| A módszer leírása | 120 |
| Több változós szóráselemzés | 129 |
| A módszer leírása | 131 |
| Példa a több változós szóráselemzésre | 136 |
| Diszkriminanciaanalízis | 139 |
| A módszer leírása | 141 |
| Kanonikus diszkrimináns faktoranalízis | 145 |
| Példa a diszkriminanciaanalízisre | 147 |
| Kalsszifikációs valószínűségek | 151 |
| A módszer leírása | 152 |
| Többszörös kovarianciaelemzés | 156 |
| A módszer leírása | 157 |
| Faktoriális diszkriminanciaanalízis | 161 |
| A módszer leírása | 162 |
| Példa a faktoriális diszkriminanciaanalízisre | 165 |
| Clusteranalis (fürtelemzés) | 169 |
| A jellemzők kiválasztása, mérési skálák, skálatranszformációk | 172 |
| Az ismérvek közötti hasonlósági mutatók | 173 |
| Nominális és ordinális változók | 173 |
| A nominális változók esete | 175 |
| A T-statisztika ordinális változók esetén | 177 |
| Arány- és intervallumváltozók | 179 |
| Bináris változók | 179 |
| A taxomonikus távolság metrikus mértékei | 180 |
| A Minkowski-metrika és speciális esetei | 184 |
| Nem metrikus mértékek | 187 |
| Intervallumváltozók. Calhoun-távolság | 187 |
| Lance- és Williams-féle mérték | 189 |
| Normális változók | 189 |
| A változók súlyozása | 192 |
| A clusterek távolsága | 193 |
| A clusteranalízis módszerei | 195 |
| Nehezen osztályozható elemek - reprezentatív elemek | 198 |
| A döntésfüggvények típusai | 199 |
| Osztályozási módszerek - clustertechnikák | 208 |
| Általános tulajdonságok | 213 |
| Nem hierarchikus osztályozás | 215 |
| Hierarchikus osztályozás | 218 |
| Értékelési szempontok | 220 |
| Kanonikus clusteranalízis | 225 |
| Kanonikus távolság | 225 |
| A kanonikus távolság számítása | 227 |
| Sokdimenziós skálázás | 229 |
| A sokdimenziós skálázás inputja és outputja | 231 |
| A célfüggvény meghatározása | 234 |
| A sokdimenziós skálázás dimenzióinak értelmezése | 235 |
| Az MDS-modellek alkalmazásai | 235 |
| A MINISSA-modell | 238 |
| Példa a MINISSA-eljárásra: országok fejlettség szerinti sorolása | 240 |
| Iteraktív eljárás | 243 |
| A monoton regressziós d érték számítása | 249 |
| A Guttman-féle rangképejárás d értékének számítása | 250 |
| Normalizálás | 250 |
| Az INDSCAL-modell | 251 |
| Példa az INDSCAL-eljárásra. A társadalom értékstruktúrájának vizsgálata | 254 |
| Az INDSCAL-eljárás módszere | 260 |
| Az INDSCAL-modell | 267 |
| Carroll-Chang-eljárás a Ci dekompozíciójára | 267 |
| Tucker-Harshman-eljárás a Ci dekompozíciójára | 268 |
| Harshman PARAFAC-2 modellje | 269 |
| Tucker háromszempontú skálázós modellje | 270 |
| Több utas MDS-módszerek | 271 |
| A több utas INDSCAL-modell | 271 |
| A több szempontú skálázás Tucker-féle modellje | 272 |
| A PROFIT-eljárás | 274 |
| Lineáris modell (tulajdonságillesztés lineáris regresszióval) | 274 |
| Nem lineáris modell (tulajdonságillesztés nem lineáris regresszióval) | 276 |
| A PREFMAP-eljárás és változatai | 278 |
| Általános távolságmodell I. | 279 |
| Súlyozott távolságmodell II. | 281 |
| Nem súlyozott távolságmodell III. | 282 |
| Vektormodell IV. | 283 |
| Nem metrikus PREFMAP-modell | 284 |
| Az illesztés jóságának outputja | 286 |
| A több tényezős döntési modellekről | 287 |
| Az utilitás meghatározásának módszerei | 288 |
| A módszerek megválasztása | 290 |
| Az ELECTRE több tényezős rangsorolási eljárás | 293 |
| Egyezőségi index | 293 |
| Különbözőségi index | 294 |
| Példa az ELECTRE rangsoroló eljárásra | 298 |
| A lineáris szeparálás elméletéről és gyakorlatáról | 303 |
| Az alakfelismerésről általában | 303 |
| A szeparálás alkalmazási területei | 307 |
| A lineáris szeparálás elmélete | 308 |
| A szeparálás alkalmazásának feltételei | 308 |
| A lineáris döntési függvény geometriai tulajdonságai | 312 |
| Szeparáló algoritmusok | 315 |
| A jellemzők mérési skáláiról | 322 |
| Változótípusok, mérési skálák | 323 |
| A mérési skálák transzformációja | 330 |
| Átalakítás intervallumskáláról ordinális skálára | 331 |
| Átalakítás intervallumváltozóról nominális skálára | 339 |
| Áttérés ordinális skáláról nominális skálára | 340 |
| Áttérés nominális skáláról ordinális skálára | 340 |
| Áttérés ordinális skáláról intervallumskálára | 343 |
| Áttérés nominális skáláról intervallumskálára | 347 |
| Esettanulmányok | 359 |
| Nehézipari vállalatok - konkrét mutatószám-rendszerekekn alapuló - csoportosítás és sorrendezése | 360 |
| A vizsgálatokban felhasznált mutatórendszer információtartalmának, az információtartalom tömörítési lehetőségeinek vizsgálata faktoranalízissel | 362 |
| Az alapvető információt hordozó változók kiválasztása faktoranalízissel | 364 |
| Speciális elméleti megfontolások, esetünkre vonatkozó számszerű eredményekkel | 373 |
| Az elvégzett vizsgálatok blokksémába rendezett összefoglalása | 383 |
| A 28 változó közötti kapcsolat vizsgálata csoportosítással, clusteranalízis alkalmazásával | 386 |
| 41 vállalat 28 mutató szerinti csoportosítása és összehasonlítása a megelőző eredményekkel | 388 |
| A vállalatok clusteranalízisénél felhasználható mutatók kiválasztása | 390 |
| A nehézipari vállalatok ELECTRE-módszerrel való sorrendezése | 398 |
| A csoportosítás és a sorrendezés összehasonlító elemzése | 406 |
| Az alakfelismerés statisztikai módszereinek felhasználása neurotikus megbetegedések differenciáldiagnosztikájában | 419 |
| Részletesebb megállapítások az alapadatokról | 420 |
| Lényegkiemelési vizsgálatok faktoranalízissel | 421 |
| Kísérletek a megfigyelések (betegek) clusteranalízissel való csoportosítására | 427 |
| Statisztikai döntésfüggvények előállítási lehetőségeinek támaszkod tanulóalgoritmus felhasználásával | 433 |
| Az általánosabb következtetések összefoglalása | 437 |
| A nagyberuházások jellemzői közötti kapcsolatok a matematikai statisztika csoportelemző módszereinek tükrében | 441 |
| Az elemző táblázatokban szereplő jelöések összefoglalása | 442 |
| Az általános elvek az egyes táblázatok értékeléséhez | 446 |
| Az induló adatrendszer | 447 |
| Csoportképző ismérv: átfutási idő /2 csoport/ | 449 |
| Csoportképző ismérv: átfutási idő /3 csoport/ | 452 |
| Csoportképző ismérv: 100 ft fejlesztési költségre jutó nyereség | 455 |
| Csoportképző ismérv: 1Ft termelésre jutó nyereség | 457 |
| Csoportképző ismérv: D mutató | 460 |
| Kísérlet a szakmai struktúra és a munkahelyi struktúra kongruenciájának vállalati szintű, több változós elemzésére a kanonikus korrelációszámítás módszerével | 465 |
| Irodalomjegyzék | 499 |
| Név- és tárgymutató | 515 |
Folytatás Microsoft-tal